AIforART前两天作品被和谐，这篇文章值得一看！

人工智能艺术家

向 AI 寻求 ART

前两天作品和谐了，今天的文章是一篇比较无聊的科普文章~希望大家喜欢~

先补一张图吧~

最近，许多低质量的模型受到了高度关注，因此本文旨在介绍模型的基本原理，希望为读者提供准确有用的信息。

很多人在没有掌握模型基础知识的情况下，盲目地、狂妄地宣称“我会做模型”，然后大量生产低质量的模型。

有些人甚至不了解自己的工作，胡乱融合模型，并声称自己的模型性能良好。 事实上，这些模型除了画女孩之外，几乎不会做任何其他事情。 （如果你除了画女孩之外不想做任何事，就当我没这么说吧。）但显然在大多数情况下，你不只是用SD来画女孩。

首先我们介绍一个简单的方法来测试模型是否存在问题。 该方法不需要安装任何插件：

使用这组提示：

（8k RAW 照片，最佳质量，杰作：1.2），（写实，照片写实：1.37）

墙角的几朵梅花冒着严寒，独自绽放。

柯达 Ultramax 800，pexels，85 毫米，休闲姿势，35 毫米胶卷照片，专业照明

请注意！ ！ ！ ！ ！ ！ 显然，提示中没有人。

但我们使用BrabeautifulRealistic随机运行4张图片。 输出的结果都在那里。

这个模型更离谱的是，即使这个词里有男人，它输出给你的词全都是女孩。

最佳品质，杰作，超高分辨率，（真实感：1.4），原始照片，一个男人，1boy，专业老师，肖像，西装打领带，特写照片，亚洲人，黑色短发，温暖的微笑，黑暗主题

那么，让我们呼应主题：

如果风景和人物都画不好，这个模特就不是好模特~

我们切换到另一个非常常用的模型，DREAMSHAPER，C站前10名之一：

大多数C站型号的问题

结果是相似的。

这说明什么？ 由此可见，即便是C站排名靠前的车型，其实也存在不少问题。

用专业术语来说，这称为 CLIP 错位。 直接影响就是很多提示词根本不起作用，很多提示词无效； 而屏幕上却出现了未出现的提示词； 用老祖宗的话说，这叫图文不符。

AI绘图本质上是基于文本的绘图，注重对齐关系。 文字和图片如何对应？ 依赖 CLIP 模型。

我们常见的很多所谓“效果出色”的模特，其实只是“画得好女孩”。 他们通过融合的方式增强某种类型的输出（比如女孩），但代价是摧毁CLIP。

CLIP被破坏的结果是，如果你用这个模型来创作图片，你很可能只能依靠运气。 如果你滚动数百张图片，你就会浪费时间！

这也是我之前放弃更新CHINABEAUTY系列机型的原因。 请看旧作：

在这个模型下，使用上面相同的描述符，结果如下：

我的chinabeauty模型是融合了十多个具有更好东方美学的模型。 事实上，它也有CLIP偏差，但并不严重。 但就画面质量而言，虽然是一月份的老机型，但其实也还不错。

现在，我们来谈谈一些令人反感的事实：

在目前融合模型的实践中，很多模型倾向于将现有的流行模型相互融合，比如二维风格的Anything4.5、写实风格的chilloutmax、Dreamsharp等，这些常见的系列模型大多很容易被理解。快速分类为特定类型，导致大量融合模型同质化问题极其突出。

这一现象可以追溯到2月份的Protogen系列。 该融合车型系列以其快速迭代的特点引领了行业潮流。 相比之下，更新高质量的模型相对困难，有时没有太大的改进空间。 它们可以一步完成。

另一方面，在C站，用户只能通过生成的图片判断模特的具体情况，这也造成了用户看到展示图片立即下载的现象，但实际效果却令人失望； 而且因为C站的图片展示风格都是各种妹子，所以基本上大家都只是通过社交网络人气来思考什么是好什么是坏。

在Civitai的模式下，频繁更新的车型往往会吸引更多的关注。 这种情况导致快速融合模型能够在几分钟之内获得大量关注，甚至超越了DREAMBOOTH苦心研发的很多模型。

目前有一种不断降低操作门槛的趋势，而忽略了如何使用的明确说明。 现在的人总喜欢把门槛降低到不用脑子的地步，根本不解释用法，就是所谓的“适合更多人”。 以获得更高的关注度。 结果越来越多的人甚至不知道它是什么，很多看似玄学的东西开始被传播或者被误解，从而使得整体环境越来越糟糕。

这会造成什么结果呢？ 也就是现在C站基本没有高质量的训练模型。 早期训练模型的几个知名团队不再生产模型，劣币驱逐良币。

那么什么才是好的大型模型呢？

其实我很想说，这篇文章只是科普讲解，并不推荐任何模型。 但在目前的生态系统中，想要取得好的成绩，至少应该具备：

尽可能避免CLIP偏差的二维模型

最小化 CLIP 偏差的现实模型

3-5 个 CLIP 偏差，但非常有效的 2D/真实模型

其他效果由LORA完成。

作为记录，您可以收集一些经过充分训练的“基础模型”。 这些保证了你可以自己融合出一个好的融合模型。 有兴趣的话我可以教你~

有很多大模型，重复性很强。 您可以慢慢测试并删除它们，以免浪费宝贵的硬盘空间。

前两天作品和谐了，今天的文章是一篇比较无聊的科普文章~希望大家喜欢~

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